Pythonと実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知 [単行本]

Pythonと実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  機械学習は計算機に学習能力をもたせる数理技術です。本書では、Ｐｙｔｈｏｎによる実装例を解説するとともに機器の異常検知と系列データの識別の実例を通じて機械学習利活用の理解を深めます。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　機械学習とはなにか（機械学習とは
  機械学習を取り巻く環境の変化　ほか）
  第２章　基本的な識別器・予測器（決定木学習
  ナイーブベイズ分類器　ほか）
  第３章　機器の振動データに対する異常検知（異常検知問題
  異常検知の評価方法　ほか）
  第４章　系列データの解析（睡眠のデータ
  隠れマルコフモデルによる睡眠の良否判別）

• 出版社からのコメント

  機械学習による機器の振動データに対する異常検知
  、時系列データ（例として睡眠系列データ）に対する解析を解説。

• 内容紹介

  機械学習による異常検知と系列データ解析を実例をもとに学ぶ
  　本書は、現在産業界で注目されている、機械学習による
  ・機器の振動データに対する異常検知
  ・系列データ（例として睡眠系列データ）に対する解析
  を解説したものです。
  　業務や研究開発に必要だが機械学習については素人という方でも実践できるように、本書前半では、基本的な識別器・予測器のPythonによる実装例・使い方を解説しています。後半では、実問題への適用例を著者の研究経験をもとに解説しています。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  福井 健一(フクイ ケンイチ)
  ２００３年名古屋大学大学院人間情報学研究科物質・生命情報学専攻博士前期課程修了。２０１０年大阪大学産業科学研究所助教。現在、大阪大学産業科学研究所准教授。博士（情報科学）

Pythonと実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知 の商品スペック